Notice bibliographique
Résumé
Background: Failure to attend scheduled appointments in the outpatient clinic represents a challenge to health care. Almost quarter billion dollar was lost in the United Kingdom in 2001; Saudi Arabia has 29.5% “no-show” rates, and these findings are encouraging to explore the reasons and to implement strategies to improve attendance. Moreover, we found 0.12% reduction in no-show, 1 month after using phone call reminder associated with the application of strategies to increase attendance rate used in similar work. Context: To identify reasons of no-show and to use strategy to decrease the substantial no-show rates. Aims: This study aimed to minimize significant loss of time and money and to decrease the dissatisfaction and worsening of patient's clinical outcome. Settings and Design: The study was conducted in pain management clinic in King Abdulaziz Medical City National Guard Hospital, pain clinic, staffed by one consultant, one staff physician, one fellow and two nurses, and one patient service coordinator, responsible for answering phone calls and booking appointments; patient receives phone call 2 days prior to their scheduled appointment by obtaining their contact number from Bestcare® health information system. Data of all patients booked from the begging of August to the end of October 2017 were collected and analyzed, and no show rate was calculated by dividing the number of no show to the number of all booked appointments, showing that a mean average in 3 months of 100 visit per month, with a mean average of no show within 3 months of 0.34% no show rate. Subjects and Methods: Contact information of all patients who had been booked in the month of November 2017 were collected; we applied strategy for all phone calls. First, we identified if the patient had answered or not and if he/she has answered a welcoming and orientation statement was used (i.e., who we are and why we are calling and where is exactly our clinic and the time of the appointment). Second we have to identify that the answering is either the patient or the caregiver to avoid breaching the confidentiality. Third we identified the appointment status if the patient is attending or not, and finally. Fourth we used verbal contract to inform the patient or the caregiver that in case of failure to show-up; patient might be discharged from the clinic to decrease the waiting list which can lead to further health deterioration of other patients. Results: Total no-show has decreased from 0.34% to 0.22% within 1 month of implementation. Conclusions: Significant strategies can be applied to enhance attendance rate implemented through telephone call which led to 0.12% reduction of no-show in 1 month compared to 3 months average no-show rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».